纽约初创公司 Mantis Biotech 致力于利用人工智能技术构建人类“数字孪生”，以解决生物医学领域长期面临的数据稀缺难题。大型语言模型虽在结构化数据处理上表现优异，但在罕见病等边缘案例中常因缺乏可靠数据而受阻。Mantis 通过整合教科书、运动捕捉、生物传感器及医学影像等 disparate 数据源，结合基于物理的引擎，生成高保真的合成数据集，从而创建能精准预测人体解剖、生理及行为反应的数字模型。 公司创始人兼 CEO Georgia Witchel 指出，物理引擎层是关键，它能通过模拟人体物理规律，轻松生成现实中难以获取的数据，例如为截肢患者生成手部姿态模型，或预测运动员因训练负荷和饮食变化导致的受伤风险。目前，Mantis 已在职业体育领域取得初步成功，其客户包括一支 NBA 球队，通过分析运动员每日的跳跃表现、睡眠及训练数据来优化健康预测。此外，该平台还旨在服务于制药公司和 FDA 临床试验，帮助研究人员更深入地理解患者对治疗的反应。 Mantis 近期完成了由 Decibel VC 领投的 740 万美元种子轮融资，资金将用于团队扩张及市场推广。未来，公司计划逐步向公众发布该平台，聚焦预防性医疗，并继续深化在制药研发领域的应用。Witchel 强调，数字孪生技术的核心愿景是让人类在虚拟环境中进行测试，从而减少对真实患者数据的依赖，在保护隐私的同时推动医学研究突破。这一创新有望填补数据空白，加速药物研发进程并提升临床诊断的准确性。